发明专利已授权

一种基于条件扩散模型的医学图像分割方法

📄 申请号：CN202310618818.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-05-29

公开号

CN116596949B

公开日

2025-12-19

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_11

IPC 分类号

G06T7_11 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像分割图像分割扩散模型医学图像处理

应用场景

医学影像分析, 疾病辅助诊断, 手术规划, 病灶识别, 临床诊断

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摘要

本发明公开了一种基于条件扩散模型的医学图像分割方法，采用构建的分割网络模型对医学图像进行分割，获取医学图像后，先进行预处理后输入到Transformer编码器，获得第一特征；然后将第一特征输入到条件网络解码器，得到第二特征；再获取加噪掩码图像，将加噪掩码图像与第二特征进行特征拼接，输入到扩散模型编码器，得到第三特征；再然后将第三特征与第一特征输入到扩散模型中间层，得到第四特征；最后将第四特征输入到扩散模型解码器，得到最终的分割结果。本发明充分结合图像和掩码信息进行学习，增加医学图像中的上下文信息，更好的定位医学图像中需要分割的区域，从而提高深度神经网络的性能，提高分割模型的精确度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于孪生网络的用户认证方法

当前第 / 件

一种两轮自平衡机器人的地面与障碍物区分识别方法

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G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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